医学图像三维可视化技术是图像处理和分析的重要研究内容。可视化技术能够显示器官的三维形体，可辅助医生对病灶进行分析，提高医疗诊断的准确性和科学性，有利于制定最优的治疗方案及手术规划，对医学研究具有重要的意义。 三维可视化技术主要包括图像分割与三维重建两大内容。本文首先分析了常用的图像分割算法，包括有边缘检测算子，阈值法，区域生长法和活动轮廓算法，并给出了相应的CT图像分割结果，比较了这些算法的优缺点。针对CT图像中肝脏和血管的特点，本文提出了基于区域生长法的序列图像分割算法。分割肝脏时将全部序列图像分成若干组，然后分割出每组的第一张图片，最后充分利用相邻图片的灰度相似性实现序列图像的分割。为解决区域生长法存在的过度分割问题，在肝脏分割后期采用数学形态学的条件膨胀方法剔除非肝脏组织。根据血管在三维上的连通性，采用三维区域生长算法实现血管序列图像的分割，取得了良好的效果。 三维重建算法主要有面绘制和体绘制算法。本论文概述了常用可视化算法的原理和特点，实现了轮廓拼接法、移动立方体、最大密度投影算法和光线投射法四种算法，并比较了实验结果。由于移动立方体算法运算速度快，技术成熟，重建结果保留了三维模型的几何信息，结合项目的实际需要，本论文采用了该方法进行三维重建。在可视化开发包VTK的基础上，开发了医学图像处理系统MIPS。该系统集成了常用的图像分割和三维重建算法，可以真实、准确、快速地实现腹部组织的三维重建。同时该系统采用STL文件格式保存组织的三维模型，便于将重建结果导入虚拟手术平台中。